“一圖勝千言”，10張有用的幻燈片和簡短解釋，帶你了解AI

“一圖勝千言”，10張有用的幻燈片和簡短解釋，帶你了解AI。

1. 分析的演進

分析是發(fā)現、解釋和交流數據中有意義的模式，以及將這些模式應用于有效決策的過程。換句話說，分析可以理解為組織內數據和有效決策之間的連接組織。特別是在有記錄的信息豐富的領域，分析依賴于同時應用統計、計算機編程和運籌學來量化性能。

組織可以對業(yè)務數據應用分析來描述、預測和改進業(yè)務性能。具體來說，區(qū)域內分析包括預測分析、規(guī)范的分析，企業(yè)決策管理、描述性分析、認知分析，大數據分析，零售分析、供應鏈分析、存儲分類和庫存單位優(yōu)化、營銷優(yōu)化和營銷組合建模、網絡分析,調用分析、語音分析，銷售隊伍規(guī)模和優(yōu)化，價格和促銷建模、預測科學、信用風險分析和欺詐行為分析。

由于分析需要大量的計算，用于分析的算法和軟件利用了計算機科學、統計學和數學中最流行的方法。

2. 數據科學的未來

人們普遍認為，由于先進的工具，未來的數據科學項目將擴展到新的高度，需要更多的人類專家來非常有效地處理高度復雜的任務。然而，據麥肯錫全球研究所(MGI)稱，僅在美國，未來10年就將出現約25萬名數據科學家的嚴重短缺。問題是機器是否能夠實現技術、工具、流程和最終用戶之間的無縫協作。

自動化工具和助手可以幫助人類思維更快、更準確地完成任務，但機器永遠無法取代人類的思維。解決問題的核心是智力思維，這是任何機器，無論多么復雜，都無法復制的。

3.機器學習工作流程

4. 深度學習工作流程

5. 深度學習持續(xù)集成和交付

6. 剖析聊天機器人

7. 人工智能面臨的五大倫理挑戰(zhàn)

人工智能倫理是機器人和其他人工智能生物特有的技術倫理的一部分。它通常分為機器人倫理(roboethics)和機器倫理(machine ethics)，前者關注人類在設計、構建、使用和對待人工智能生物時的道德行為，后者關注人工道德行為者(AMAs)的道德行為。

8. NLP / NLU技術棧

自然語言處理(NLP)是計算機科學、信息工程和人工智能的一個子領域，涉及計算機與人類(自然)語言的交互，特別是如何編寫計算機程序來處理和分析大量的自然語言數據。

自然語言處理的挑戰(zhàn)通常包括語音識別、自然語言理解和自然語言生成。

9. 狀態(tài)監(jiān)視/預測維護解決方案體系結構

10. 營銷中的人工智能